Küme analizi veya kümeleme bir dizi nesne veya veriyi aynı grupta (küme) yer alanların birbirine benzer olacağı ancak diğer gruptakilerden farklı olacakları şekilde gruplamayı kapsayan istatistiksel bir sınıflandırma tekniği veya faaliyetidir. Veri madenciliği ve keşfi için gereklidir ve genellikle makine öğrenimi, örüntü tanıma, görüntü analizi kapsamında ve büyük veri kümelerini analiz eden biyoenformatik sektörü ve diğer sektörlerde kullanılır.
Küme analizi veya kümeleme bir dizi nesne veya veriyi aynı grupta (küme) yer alanların birbirine benzer olacağı ancak diğer gruptakilerden farklı olacakları şekilde gruplamayı kapsayan istatistiksel bir sınıflandırma tekniği veya faaliyetidir.
Talep tahminleri ürünler ve hizmetler için gelecekteki talepleri tahmin ederek doğru iş kararlarının alınmasına yardımcı olur. Talep tahminleri ince detaylı verileri, geçmiş satış verilerini, anketleri ve daha fazlasını kapsar.
Veri mimarisi toplanan verileri yöneten ve türünü belirleyen ve bir işletme ve veri tabanı sistemleri içerisinde bu verilerin nasıl kullanıldığını, saklandığını, yönetildiğini ve entegre edildiğini gösteren bir dizi kural, politika, standart ve modeldir.
Sektöründe öncü 120'den fazla şirket ile 200'den fazla başarılı proje geliştirerek Türkiye'nin alanında lider şirketleri ile çalışıyoruz.
Siz de başarılı iş ortaklarımız arasındaki yerinizi alın.
Formu doldurarak çözüm danışmanlarımızın tarafınıza en hızlı şekilde ulaşmasını sağlayın.
LC Waikiki ihtiyaçlarına özel olarak geliştirilen bu proje ile veri işleme hızını ortalama 13 kat, maksimumda ise 30 kat arttırmayı başardık
30+ yıllık birikim ve tecrübemizi ekosistemimizdeki mükemmeliyet merkezleri ile birleştirerek kurumunuzu dijital dönüşüme liderlik etmesi için hazırlıyoruz!
Komtaş A.Ş. | 2022
Tüm Hakları Saklıdır.
